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与vLLM对比 Ascend Transformer Boost吞吐延迟显存实测数据解读作为一名拥有多年AI基础设施实战经验的老兵，我今天想从工程角度深度解析CANN社区的Ascend Transformer Boost（ATB）与vLLM在Transformer推理性能上的真实较量。通过实测数据发现，ATB在长文本生成场景下显存优化尤为突出，相比vLLM可节省高达40%的显存占用，同时保持更稳定的吞吐表现。文章将结合源码级原理分析、可运行的代码demo以及企业级调优经验，带你搞懂如何在实际项目中发挥硬件最大潜力。关键亮点包括ATB的动态显存复用机制、自定义算子融合策略以及针对长序列的优化技

小鸡吃米…

TensorFlow - 词嵌入摘要：本文介绍了TensorFlow中的词嵌入技术，重点讲解了Word2vec模型的实现方法。词嵌入将离散单词映射为连续向量，是自然语言处理的重要环节。通过跳字模型训练，代码展示了如何生成训练数据对、构建嵌入层、计算NCE损失，并使用TensorBoard可视化结果。实验部分训练了一个数字单词嵌入模型，最终输出了与"one"最相似的单词及其余弦相似度。整个过程涵盖了数据预处理、模型构建、训练优化和结果分析等完整流程，为理解词嵌入技术提供了实践参考。

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TensorFlow - TensorBoard 可视化摘要：TensorBoard是TensorFlow内置的可视化工具，用于分析数据流图和理解机器学习模型。它能以层级结构展示模型参数统计信息，将复杂计算图中的数万个节点合并为高层模块，突出显示相似结构节点组，并支持交互式操作（平移/缩放/展开）。通过配置日志文件工作，TensorBoard在模型调优中与训练同等重要。示例代码展示了如何通过tf.summary写入日志文件生成可视化，文中还详细说明了不同节点符号的含义（如高层级节点、运算节点、数据流边等），帮助用户高效聚焦核心计算结构。

使用 Docker 安装和管理 Neo4j 图数据库参数说明：本文详细介绍了 Docker 环境的安装配置、常用操作命令以及 Neo4j 图数据库的容器化部署。通过 Docker 部署 Neo4j 具有以下优势：

基于知识图谱(Neo4j)和大语言模型(LLM)的图检索增强(GraphRAG)的乳制品生产管理智能问答系统b站演示视频与部署教程视频(点击这里) https://www.bilibili.com/video/BV1SYcMzdEmM/?share_source=copy_web&vd_source=31c839f46a9a845dd6dd641cbd5c2ac1

TensorFlow小白科普你是否曾好奇：手机相册能精准识别人脸、电商APP能猜中你想买的东西、银行能提前预警信用卡风险，这些智能功能背后到底靠什么实现？答案之一，就是今天要聊的TensorFlow——这个由谷歌打造的人工智能框架，早已渗透到我们生活的方方面面，却被很多人贴上“难学、专业、看不懂”的标签。

CANN 生态中的模型压缩利器：深入 `quant-tool` 项目实现高效 INT8 部署cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn 在边缘 AI 与端侧推理场景中，模型体积与计算能耗是决定产品能否落地的核心约束。以 ResNet-50 为例，其 FP32 模型大小约 98MB，单次推理需 4.1 GFLOPs——这对手机、摄像头或工业传感器而言负担过重。而 INT8 量化技术可将模型压缩至 1/4 大小，计算量降低 4 倍，同时保持精度损失可控。

小羊不会打字

CANN 生态中的模型安全加固：`secure-model-deploy` 项目实践指南cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

Neo4j学习2：概念、数据展示、CQL使用概念节点：关系、属性的数据节点、关系都含有各自的属性关系连接节点属性是键值对节点用圆圈表示、关系用方向连接节点

Neo4j学习4：数据导入官方文档： https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/clauses/load-csv/ 支持云导入、以及固定位置文件目录的离线导入

Neo4j学习3：Java连接图库并执行CQL依赖（图数据库本身）： https://mvnrepository.com/artifact/org.neo4j/neo4j 依赖（连接图数据库的工具，类似JDBC）： https://mvnrepository.com/artifact/org.neo4j.driver/neo4j-java-driver 官方使用文档： https://neo4j.com/docs/java-manual/current/install/ 作用：官方自己写的一套图数据库连接查询Java工具

Neo4j学习1：概述、安装作用：基于图数据模型，将数据表示为节点（Nodes）、关系（Relationships）和属性（Properties）官网： https://neo4j.com/ 官方安装指导手册： https://neo4j.com/docs/operations-manual/current/installation/

混合知识库搭建：本地Docker部署Neo4j图数据库与Milvus向量库在多代理混合RAG系统中，知识库是“知识储备核心”，直接决定了代理检索的精准度与响应质量。上一篇我们解析了5个子代理的执行逻辑，而这些代理能高效完成知识检索任务，背后依赖“Neo4j图知识库+Milvus向量库”的混合支撑——图知识库擅长挖掘实体关系，向量库精准匹配语义细节，二者互补形成全场景知识覆盖。

码云数智-大飞

基于语义内核（Semantic Kernel）与 Neo4j 构建轻量级知识问答系统引言随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，结合结构化知识库构建智能问答系统成为当前 AI 应用的重要方向。本文将介绍如何利用 Microsoft Semantic Kernel（SK）与 Neo4j 图数据库快速搭建一个轻量级、可解释、且具备上下文感知能力的问答系统。

Neo4j的安装与配置https://neo4j.com/download-center/#communityWindows用户： → 点击 Windows 标签 → 选择 ZIP archive (recommended) → 文件名示例：neo4j-community-5.20.0-windows.zip

知识图谱neo4j项目构建代制做python可视化问答系统推荐实体抽取以下是一个基于Neo4j知识图谱的Python可视化问答系统构建方案，涵盖实体抽取、知识图谱构建、问答系统实现及可视化交互，并提供完整代码示例：

麦麦大数据

F076 中医中药知识智能问答与图谱构建研究系统 Vue+Flask+Neo4j文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，私信获取！麦麦大数据编号: F076<<待上传>>

攻城狮凌霄

PHP接单涨薪系列（七十一）：如何用Neo4j构建借贷关系图谱？解析资金流水时空矩阵揪出“砍头息“和“循环贷“当你面对数千笔错综复杂的借贷流水时，是否曾疑惑如何精准识别那些精心设计的"砍头息"和"循环贷"陷阱？作为开发者，我们能否用技术撕开欺诈者的伪装，让AI成为司法公正的守卫者？

速易达网络

Flask实现Neo4j知识图谱Web应用创建一个完整的Flask Web应用，用于管理和可视化Neo4j知识图谱。textconfig.pypython

KG_LLM图谱增强大模型

[290页电子书]打造企业级知识图谱的实战手册，Neo4j 首席科学家力作！从图数据库基础到图原生机器学习本文介绍了知识图谱的构建原理与实践方法，涵盖从数据导入、图数据库操作到机器学习增强的完整流程。通过实际案例展示如何将知识图谱应用于元数据管理、身份识别、模式检测、依赖分析和语义搜索等场景，为企业构建智能化数据基础设施提供系统性指导。